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  4. #23 – 5 Monate Podcast – die prägendsten Aussagen im Realitäts-Check: Andi Bock (AKI Solutions)
Beschreibung

Zum dritten Mal zu Gast: Andreas Bock von AKI Solutions.
Gemeinsam lassen Andy Huber und Andi die stärksten Aussagen aus
sechs Monaten HUBER Business AI Podcast Revue passieren – und
ordnen sie ehrlich ein. Es geht um KI-Readiness als
entscheidenden Hebel, den richtigen Weg zum passenden Use Case,
das immer höhere Tempo der Modelle, verändertes
(Einkaufs-)Verhalten durch Agenten und die grosse Frage: Schafft
KI am Ende mehr Jobs, als sie kostet? Ein kompakter Rück- und
Ausblick mit vielen konkreten Praxisbeispielen.

Gast: https://www.linkedin.com/in/andreas-bock-231870158/

KI-Kompass: https://aki-solutions.ch/ki-kompass

Host: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/

Key Takeaways

Daten-Readiness ist der grösste Hebel: Wer seine Daten und
Prozesse aufbereitet hat, zieht mit KI davon – fehlende
Datenqualität wird zum Showstopper, der Monate bis Jahre kostet.

Testen ja, aber mit Strategie: Mitarbeitende ausprobieren
lassen (ohne echte/sensible Daten), das Wissen aber gezielt
verankern statt im Giesskannenprinzip verpuffen lassen.

Treiber ist das Business, nicht die IT: Use Cases entstehen
im Fachbereich – die IT liefert Basis, Guidelines und Security,
soll aber nicht der Engpass sein.

KI kritisch hinterfragen: Antworten challengen, echte Quellen
einfordern, nicht blind vertrauen – der Umgang mit KI wird zur
Kernkompetenz.

Agenten verändern das Verhalten schnell: Produktberatung und
Einkauf verlagern sich in den Chat – ein „Tipping Point“ wie beim
Smartphone ist absehbar.

Jobs-Frage offen: Neue Disziplinen entstehen, aber Andi
bleibt vorsichtig – KI könnte mehr Jobs ersetzen als schaffen.
Eine gesellschaftliche Aufgabe.

Kapitel

00:00 – Begrüssung und Intro

00:27 – Woran Andi arbeitet & seine Tools (Claude Code)

01:42 – Wie gross sind die Modell-Sprünge der letzten 12
Monate?

03:43 – Rückblick: Max Meister und der Daten-Vorsprung

05:50 – Der KI-Kompass: Readiness-Check von AKI Solutions

08:47 – Testen und Ausprobieren (Beispiel Fritschi / Simon
Weiler)

11:09 – AI-Kompetenz lernen: Schule, Hochschule, Eltern

13:58 – Nicht blind vertrauen: KI kritisch hinterfragen &
Quellen

15:34 – Demokratisierung vs. Kommerzialisierung der Modelle

17:47 – Use Cases im Vergleich: EM-Buddy vs. Brack-Ansatz

19:59 – Top-down oder bottom-up? Stakeholder an einen Tisch

21:56 – Bewegung im Markt – wann KI zur Belastung wird

25:50 – IT-Thema oder Business-Thema?

27:22 – Demografie und die Vision virtueller Mitarbeiter

28:43 – Agenten und das veränderte Einkaufsverhalten

31:00 – Tipping Point wie beim Smartphone

32:37 – Tempo der Modelle: Bild- & Video-Generierung

34:45 – Schafft KI mehr Jobs, als sie kostet?

37:01 – Fazit: AI orchestrieren als Skill der Zukunft

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Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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